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搜索资源列表

  1. * 特征码 修改技术 总结

  2. * 特征码 修改技术 总结 1排序法，替换法，填充法，跳转法，就近法，大小写替换法

  3. 所属分类：网络攻防

    • 发布日期：2010-07-01
    • 文件大小：399kb
    • 提供者：huiyidao520

  1. 一种基于专家权重的方案排序方法

  2. 由于群体决策的相对熵模型和特征根法模型给出的是一个完全确定的方案排序结果$没有定量描述最终结果的不确定性$对同一个方案进行决策时可能会产生冲突#文章利用判断矩阵的信息求得专家权重$提出了可以定量描述不确定性的专家权重排序方法#最后的案例说明该方法是可行的%有效的&

  3. 所属分类：咨询

    • 发布日期：2011-05-22
    • 文件大小：122kb
    • 提供者：iwsdiwsd

  1. 基于熵排序的优化谱聚类算法

  2. 在NJW的基础上进行改进，本文提出了基于熵排序的方法选择K个特征向量，来优化谱聚类的算法。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-03-30
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：lvyuan30276

  1. 算法特性和基本概念、五个重要的特征、复杂性、六种常用多项式时间算法、各种排序算法比较选择、算法优化的几种常用方法和常用算法分析

  2. 算法是在有限步骤内求解某一问题所使用的一组定义明确的规则。通俗点说，就是计算机解题的过程。在这个过程中，无论是形成解题思路还是编写程序，都是在实施某种算法。前者是推理实现的算法，后者是操作实现的算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-11-05
    • 文件大小：20kb
    • 提供者：zb1209

  1. Matlab reliefF多分类特征排序算法

  2. Matlab reliefF多分类特征排序算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-06-09
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：jason_jjcn

  1. SVM-RFE算法

  2. SVM_RFE是早期提出的一种特征排序方法，利用SVM在数据集上训练得到的权重向量对特征进行排序 然后剔除无用特征，重新训练，之后再剔除。。。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-03-23
    • 文件大小：1kb
    • 提供者：qq_36524233

  1. 堆排序（R语言）

  2. 堆排序利用了大根堆（或小根堆）堆顶记录的关键字最大（或最小）这一特征，使得在当前无序区中选取最大（或最小）关键字的记录变得简单。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-04-10
    • 文件大小：1kb
    • 提供者：qq_40610477

  1. 特征选择算法FEAST-V2.0.0(matlab)

  2. FEAST算法是特征选择算法的一种，全称叫a FEAture Selection Toolbox for C and MATLAB算法，FEAST 提供了基于共同信息的滤波特征选择算法的实现，通过特征选择，可以帮助我们筛选出有用的特征，减少模型训练时间。 函数已经打包好，在matlab中直接调用即可，输入想要的特征个数，会自动返回最优的特征，并且会有一个从优到劣的排序。 这是2017年更新的最新版本v2.0.0的全部源代码。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-23
    • 文件大小：80kb
    • 提供者：pagecollins

  1. 基于排序学习的推荐算法研究综述

  2. 排序学习技术尝试用机器学习的方法解决排序问题,已被深入研究并广泛应用于不同的领域,如信息检索、文本挖掘、个性化推荐、生物医学等.将排序学习融入推荐算法中,研究如何整合大量用户和物品的特征,构建更加贴合用户偏好需求的用户模型,以提高推荐算法的性能和用户满意度,成为基于排序学习推荐算法的主要任务.对近些年基于排序学习的推荐算法研究进展进行综述,并对其问题定义、关键技术、效用评价、应用进展等进行概括、比较和分析.最后,对基于排序学习的推荐算法的未来发展趋势进行探讨和展望.

  3. 所属分类：搜索引擎

    • 发布日期：2018-08-22
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：qiuhaomaodan

  1. FEAST特征选择算法源码(matlab)

  2. FEAST算法是特征选择算法的一种，全称叫a FEAture Selection Toolbox for C and MATLAB算法，FEAST 提供了基于共同信息的滤波特征选择算法的实现，通过特征选择，可以帮助我们筛选出有用的特征，减少模型训练时间。 函数已经打包好，在matlab中直接调用即可，输入想要的特征个数，会自动返回最优的特征，并且会有一个从优到劣的排序

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-31
    • 文件大小：133kb
    • 提供者：weixin_38705903

  1. matlab面部特征点批量手动标定（可撤销标定，输出至txt文件中）及测试程序

  2. 面部特征点批量手动标定（可撤销标定，输出至txt文件中）及测试程序 挑选需要的图片存入文件夹B 文件夹B的图片需要排序按照 1.jpg 2.jpg 3.jpg。。。。。顺序

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-02-10
    • 文件大小：51kb
    • 提供者：qq_41625208

  1. 邯郸市PM2.5组分特征及其对散射系数的影响

  2. 对邯郸市2013年和2014年1、4、7、10月份的PM2.5进行采样及成分分析,结果显示2013年和2014年的PM2.5年均浓度分别为170.4和144.0μg·m-3,2014年较2013年下降了15.5%。各季度OC浓度冬季(31.7μg·m-3)>秋季(24.4μg·m-3)>春季(9.1μg·m-3)>夏季(5.6μg·m-3),SOC的排序为秋季(13.1μg·m-3)>冬季(8.8μg·m-3)>春季(2.4μg·m-3)>夏季(2.0μg·m

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-11
    • 文件大小：1018kb
    • 提供者：weixin_38626858

  1. 乌兰木伦矿区煤矸石元素特征及热解特性分析

  2. 以乌兰木伦矿区煤矸石为研究对象,通过X射线荧光法分析煤矸石的化学组分,消解测定煤矸石中微量元素,在N2气氛中低温慢速热解分析煤矸石中各种成分,分析煤矸石的微量元素组成特征、转化规律以及热解特性。结果表明:乌兰木伦矿区煤矸石中常量组分主要以Si O2、Al2O3为主,石英和高岭石占主要成分;煤矸石含有多种微量元素,且含量排序为Ba>Zn>B>V>Cu>Cr>Ni>Sr>Mn>Se>Cd>Hg>As,元素的聚集分布明显受地质条件

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-11
    • 文件大小：217kb
    • 提供者：weixin_38618540

  1. 晋陕蒙接壤区露天矿不同质地土壤水分运动特征与模拟

  2. 分析了晋陕蒙接壤区不同质地土壤水分运动规律,为构造一种理想的层状土体提供参考依据。设置沙土、砒砂岩、黄绵土和红黏土4种均质土柱,利用室内土柱自动观测系统测定4种矿区土壤入渗及蒸发过程,结合HYDRUS-1D模型反解土壤水力参数,并利用反解的参数模拟土壤的入渗与蒸发过程。通过湿润峰运移、入渗速率、累积入渗量评价土壤入渗性能,对比蒸发强度和移动能力评价土壤蒸发性能。研究结果表明,不同质地土壤入渗性能与蒸发性能差异较大,入渗性能从大到小排序为:沙土、砒砂岩、黄绵土、红黏土,蒸发性能从大到小排序为:黄绵

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-07
    • 文件大小：514kb
    • 提供者：weixin_38606656

  1. 生物信息学中的特征选择

  2. 回顾了特征选择的主要原理及其在生物信息学中的最新应用。我们将特征选择看作组合优化或搜索问题,将特征选择法分为穷举搜索法、启发式搜索法以及混合法,其中启发式搜索法可以被进一步分为是否结合数据特征重要程度的排序,这样比常规对特征选择方法以滤波、封装和嵌入式的分类更为合理。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-22
    • 文件大小：396kb
    • 提供者：weixin_38743602

  1. 仅摆角型Ising模型中的平面排序

  2. 在本文中，我们对各向同性的3d球团（“多边形”）伊辛模型进行了仔细的多规范模拟，并确认了平面的fuki-nuke型有序特征表征了模型的低温相。 通过考虑模型的各向异性极限，我们定义了一类有序参数，可以区分各向异性和各向同性情况下的低温相和高温相。 我们还验证了最近有人提出的怀疑，即像behav这样的order参数

  3. 所属分类：其它

  1. matlab开发-排序特征向量初始值

  2. matlab开发-排序特征向量初始值。对一组特征向量及其特征值进行排序

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-24
    • 文件大小：480byte
    • 提供者：weixin_38744153

  1. 通过特征生成采样进行超高维特征选择

  2. 为了选择有关极高维问题的信息特征，本文提出了一种采样方案，以提高最近开发的特征生成机（FGM）的效率。 请注意，在FGM中，应采用时间复杂度来按特征的分数对特征进行排序。 当m非常大时，例如m> 10（11），其中m是特征维数，r是所选特征子集的大小，特征排序的整个计算成本将变得无法承受。 为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一种特征生成采样方法，该方法可以将这种计算复杂度降低到O（G（s）log（G）+ G（G + log（G））），同时保留最多信息量的特征。在特征缓冲区中，其中Gs是

  3. 所属分类：其它

  1. 融合特征排序的多标记特征选择算法

  2. 融合特征排序的多标记特征选择算法

  3. 所属分类：其它

  1. 融合多特征的视频帧间篡改检测算法

  2. 传统的视频帧间被动取证往往依赖单一特征，而这些特征各自适用于某类视频，对其他视频的检测精度较低。针对这种情况，提出一种融合多特征的视频帧间篡改检测算法。该算法首先计算视频的空间信息和时间信息值并对视频进行分组，接着计算视频帧间连续性VQA特征，然后结合SVM–RFE特征递归消除算法对不同特征排序，最后利用顺序前向选择算法和Adaboost二元分类器对排序好的特征进行筛选与融合。实验结果表明，该算法提高了篡改检测精度。

  3. 所属分类：其它

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